コンピュータビジョン異常検知、開発から配布までオールインワンマスター

データブリックス+コンピュータビジョン異常検出＆モデル展開完全ガイド

📌川の概要

この講義は、コンピュータビジョンベースの異常検出を効果的に実行する方法を学ぶプロセスで、ディープラーニングのためのデータ処理、モデル最適化、および展開まで一度に学ぶ実践講義です。

具体的には、 Apache Spark＆Data Brixを活用して大規模なデータを最適化し、異常検出モデルを構築および配布する実用的なノウハウを提供します。

簡単なコード作成法を超えて、実際のプロジェクトで活用できる高度な最適化戦略とコスト削減技術まで習得できます。

このレッスンでは、データ収集、前処理、拡張（Augmentation）、モデルトレーニングと評価、REST APIによるモデルサービス、およびモデルバージョン管理まで、本番プロジェクトで必要な内容を段階的に学習します。
特に、データブリックスで低コストで高性能を実現する最適化戦略により、実務ですぐに適用可能な強力なスキルを身につけることができます。

＃Python、＃人工知能（AI）、＃機械学習、ディープラーニング、＃azure-databricks

🎯こんな方におすすめです！

✔コンピュータビジョンベースの異常検出を学びたいAI/MLエンジニア
✔製造、医療、セキュリティなどで異常検出システムを構築する開発者
✔ Apache Spark & Databricksを活用した最適化されたデータ処理技術を身につけたい方
✔異常検出モデルを構築し、リアルタイムAPIとしてデプロイする方法を学びたい人

受講後は

🔹データエンジニア＆AIエンジニア
→データの収集、処理、学習、配布まで、あらゆるプロセスを最適化する方法を学び、効率的なAIプロジェクト運営が可能です。

🔹機械学習 & ディープラーニング開発者
→ MLflowベースの実験管理、転移学習、モデル最適化技術を習得し、より強力で実戦で活用できるモデルを開発できます。

🔹 AI/データスタートアップ創設者＆プロジェクトリーダー
→コスト削減とパフォーマンスの最適化ノウハウを学び、リソースを効率的に活用し、プロジェクトROI（投資対効果）を最大化できます。

🔹企業のデータ＆AI担当者
→大規模なデータを効果的に処理するデータブリックス＆スパーク最適化技術を身につけ、企業内のAIプロジェクトを効率的に運営できます。

＃Python、＃人工知能（AI）、＃機械学習、ディープラーニング、＃azure-databricks

この講義が特別な理由

✅実務中心の最適化手法を扱います。単なる理論講義ではなく、実際のプロジェクトで頻繁に発生するパフォーマンス問題とコストの問題を解決する実践ノウハウを提供します。

✅スパーク＆データブリックスを活用したコスト削減戦略を学ぶことができます。安価なリソースで高性能を実現する方法を学び、実務で大きなコスト削減効果を得ることができます。

✅ディープラーニングデータの前処理からモデルトレーニング、配布、REST APIサービスまで一度に！データを収集→保存→前処理→拡張→トレーニング→展開する前のプロセスをカバーします。

✅ただ本講義でしか学べない最適化秘法公開！
他のレッスンでは、カバーされていないデータブリックスとスパーク環境での最適化戦略とコスト削減のノウハウを独占しています。

🎯講義で学ぶ重要な内容

🔹 1. 異常検出システムのためのデータ最適化

✅大規模画像データの収集、保存、前処理の最適化方法
✅ Apache Spark & Data Brixを活用した大容量画像処理
✅メモリ効率を考慮したデータローディング＆ストリーミング処理技術

🔹 2.コンピュータビジョンベースの異常検出の概念と技術

✅異常検出（Anomaly Detection）の主な原理
✅マップ学習対非マップ学習ベースの異常検出モデルの比較
✅ Salt and Pepper Patches, Noise Injectionを活用した理想パターン学習技法

🔹 3. 大規模画像データの分析と前処理の最適化

✅ OpenCVとPILを利用した画像処理
✅画像のリサイズ、正規化、チャンネル変換などのデータ前処理技術
✅ Spark UDFを活用した大規模画像変換の自動化

🔹 4. 異常検出モデルの構築と性能評価

✅ Hugging Face Pre-trainedモデルを活用した転移学習(Transfer Learning)
✅ Autoencoder、GAN、CNNベースの異常検出モデルの比較と適用
✅ MLflowを利用したモデル性能評価と実験管理
✅ F1-score、Precision-Recall Curveを活用した性能測定技術

🔹 5.リアルタイム異常検出システムの導入とAPIサービス

✅ FastAPIを活用したリアルタイム異常検出APIの構築
✅ Databricks Model Servingによる展開の自動化
✅ REST API ベースの異常検出要求と応答の処理

🔹 6. 異常検出モデルのコスト最適化と運用戦略

✅ Apache Spark最適化によるコスト削減とパフォーマンスの向上
✅大規模異常検出システムにおける並列処理技術
✅ MLflow & Databricksを活用したモデルの展開とバージョン管理

＃Python、＃人工知能（AI）、＃機械学習、ディープラーニング、＃azure-databricks

この講義を作った人

こんにちは。
私はAI、機械学習、データエンジニアリングの分野で10年以上にわたってさまざまなプロジェクトを実施してきました。

現在は高麗大学の兼任教授であり、デシソリューションズ代表として活動し、国内主要大企業と研究機関のAIおよびデータエンジニアリングプロジェクトを行っています。
また、 Apache Spark、MLモデル開発、MLOps構築、医療AI研究など、様々な産業分野で実戦プロジェクトを進め、最適化されたAIおよびデータ処理システムを設計・運営する方法を研究してきました。

🎯この講義を作った理由

数多くのプロジェクトを実施し、 AIモデルを開発するのと同じくらい重要なのが「データ最適化」という事実に気づきました。
特に、ディープラーニングモデルを訓練し展開する過程で、非効率的なデータ処理によってコンピューティングリソースが無駄になるという問題に多く遭遇しました。

ほとんどのAIプロジェクトでは、最初に計画していたリソースよりも数倍、さらには数十倍の費用がかかり、
これを解決しないと、プロジェクトが成功する前に膨大な費用負担で失敗することがよくあります。

そこで、私は実際に企業や研究機関で検証されたデータ最適化＆ディープラーニングモデルの展開戦略をまとめて、この講義を企画することになりました。
ディープラーニングモデルを開発することにとどまらず、より少ないコストでより高速でより強力なAIシステムを構築する実践ノウハウを共有したいと思います。

📌予備受講生が気になる質問＆回答

受講前の注意